Estudio Datos Agencia de la Educación: Reporte
Estudio Datos Agencia de la Educación: Reporte
A continuación se presenta un breve reporte técnico con las pricipales variables disponibles en las bases otorgadas por la agencia de la educación. Este documento se divide en cuatro secciones: procesamiento de datos, descripción de las principales variables del estudio, variables que se replican para padres e hijos y análisis correlacional para ambos grupos.
Bases de datos
Información disponible
La base de datos generados por la agencia de la educación son tres:
- Base de datos con los resultados de la prueba de conocimiento cívico (
bbdd_alumnos) con un total de 10.213 observaciones. - Base de datos con el cuestionario para estudiantes (
bbdd_alumnos) con un total de 8589 observaciones.
- Base de datos con el cuestionario para padres (
bbdd_alumnos) con un total de 6770 observaciones.
Se realiza un merge dejando todas las observaciones (bbdd). Dada las diferencias entre bases de datos se oberva un importante número de casos pérdidos
A pesar de que la unión de las tres bases de datos arroja una base general bbdd con 10.213 observaciones, se debe considerar que hay 3.443 casos en las que no tenemos información para alguna de las tres bases de datos que fueron unidas. Por el momento solo se etiquetan las variables utilizadas en la sección de Variables Espejo: vínculo entre padres e hijos
#BBDD
bbdd_puntajes <- read_dta("bbdd/alumnosFc_mrun.dta")
bbdd_alumnos <- read_dta("bbdd/cuestAlumnos.dta")
bbdd_padres <- read_dta("bbdd/cuestPadres.dta")
#Merge: mantiene todas las observaciones
bbdd <- merge(bbdd_puntajes, bbdd_alumnos, by="idalumno", all=TRUE, suffixes = c("",".y"))
bbdd <- merge(bbdd, bbdd_padres, by="idalumno", all=TRUE, suffixes = c(".x",""))
save(bbdd, file = "bbdd/alumnos_padres.RData")
#Tabla con las variables del estudio
variables <- data.frame(read_dta("bbdd/variables_alumnos.dta"))Análisis de No respuesta
Dadas las diferencias observadas en el merge entre las tres bases de datos se procede a realizar un análisis de no respuesta. Dicho se observa la siguiente:
La no respuesta de la base
bbdd_puntajesson 1841 observaciones (sin información en los resultados de la prueba de conocimiento) y los missing de la basebbdd_alumnosson 1624 (sin respuesta en los cuestionarios).Al realizar el cruce de ambas bases de datos, hay 28 observaciones que solo tienen información en la prueba de conocimiento, no hay datos para los cuestionarios (de estudiantes)
Hay 245 observaciones que tienen información en el cuestionario de estudiantes, pero no hay datos para los resultados de la prueba de conocimiento.
Se propone hacer el merge de las bases de datos:bbdd_puntajes y bbdd_alumnos, luego eliminar eliminar la no respuesta para ambos casos y nos quedamos con 8344 observaciones con información para ambas encuestas. Se pierden 1869 observaciones de las cuales 1841 corresponden por no tener información en la base de datos de puntaje y 28 por no tener información en los cuestionarios.
#Base general
skim(bbdd_puntajes)#1841 observaciones con missing data en la variable de interés (puntaje en la prueba)Skim summary statistics
n obs: 10213
n variables: 9
── Variable type:character ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
variable missing complete n min max empty n_unique
sexo 0 10213 10213 1 1 0 2
── Variable type:numeric ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
variable missing complete n mean sd p0
codigocurso 0 10213 10213 3403.13 2482.78 398
idalumno 0 10213 10213 5107 2948.38 1
mrbd 0 10213 10213 47974.72 28664.02 937
mrun 0 10213 10213 12662033.54 7357844.03 0
numerolista 0 10213 10213 16.73 10.81 1
ponderador 1730 8483 10213 29.88 47.49 2
puntaje 1841 8372 10213 477.06 100.59 200.91
serie 0 10213 10213 8113708.81 79984.19 8015795
p25 p50 p75 p100 hist
992 3043 5248 8951 ▇▆▆▂▃▂▃▂
2554 5107 7660 10213 ▇▇▇▇▇▇▇▇
24273 47765 68823 99968 ▇▅▆▆▆▅▅▆
6232635 12774730 19027731 25562383 ▇▇▇▇▇▇▇▇
8 15 24 52 ▇▆▇▅▃▂▁▁
8.79 11.63 31.34 317.71 ▇▁▁▁▁▁▁▁
402.11 475.8 548.12 762.53 ▁▂▆▇▇▆▂▁
8033667 8105616 8172843 8292287 ▇▆▅▂▃▂▃▂
Skim summary statistics
n obs: 8589
n variables: 222
── Variable type:numeric ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
variable missing complete n mean sd p0 p25
alp1 7 8582 8589 3.33 0.96 0 3
alp10 6 8583 8589 1.53 0.52 0 1
alp11 4 8585 8589 1.1 0.34 0 1
alp12 5 8584 8589 2.04 0.6 0 2
alp13 4 8585 8589 1.33 0.5 0 1
alp14_1 6 8583 8589 2.96 0.94 0 2
alp14_2 4 8585 8589 2.84 0.95 0 2
alp14_3 8 8581 8589 3.42 0.87 0 3
alp14_4 5 8584 8589 2.89 1 0 2
alp14_5 5 8584 8589 2.95 1.03 0 2
alp14_6 3 8586 8589 2.56 1.06 0 2
alp14_7 5 8584 8589 2.77 1.05 0 2
alp15_1 3 8586 8589 3.16 0.89 0 3
alp15_2 2 8587 8589 3.31 0.89 0 3
alp15_3 8 8581 8589 2.53 0.99 0 2
alp15_4 4 8585 8589 3.06 0.96 0 3
alp15_5 4 8585 8589 2.86 1.04 0 2
alp15_6 1 8588 8589 3.04 1 0 3
alp16 7 8582 8589 2.11 0.85 0 2
alp17_1 8 8581 8589 1.38 0.68 0 1
alp17_10 2 8587 8589 1.05 0.45 0 1
alp17_2 10 8579 8589 1.2 0.55 0 1
alp17_3 9 8580 8589 1.47 0.76 0 1
alp17_4 4 8585 8589 1.27 0.63 0 1
alp17_5 6 8583 8589 1.12 0.46 0 1
alp17_6 7 8582 8589 1.09 0.49 0 1
alp17_7 5 8584 8589 1.28 0.71 0 1
alp17_8 4 8585 8589 1.18 0.6 0 1
alp17_9 1 8588 8589 1.04 0.43 0 1
alp18_1 14 8575 8589 3.7 1.43 0 3
alp18_2 10 8579 8589 2.21 1.42 0 1
alp18_3 35 8554 8589 1.68 1.06 0 1
alp18_4 9 8580 8589 2.25 1.47 0 1
alp18_5 6 8583 8589 4.08 1.39 0 4
alp19_1 8 8581 8589 1.06 0.47 0 1
alp19_10 9 8580 8589 1.92 0.97 0 1
alp19_2 6 8583 8589 1.28 0.72 0 1
alp19_3 4 8585 8589 1.15 0.6 0 1
alp19_4 7 8582 8589 1.3 0.82 0 1
alp19_5 9 8580 8589 1.39 0.84 0 1
alp19_6 6 8583 8589 1.26 0.76 0 1
alp19_7 3 8586 8589 1.22 0.79 0 1
alp19_8 17 8572 8589 1.18 0.78 0 1
alp19_9 3 8586 8589 1.2 0.71 0 1
alp2 12 8577 8589 3.67 3.32 0 1
alp20_1 5 8584 8589 2.98 0.88 0 3
alp20_2 5 8584 8589 3.2 0.87 0 3
alp20_3 8 8581 8589 3.03 0.92 0 3
alp20_4 5 8584 8589 3.03 0.96 0 3
alp20_5 3 8586 8589 2.94 1.02 0 3
alp21_1 33 8556 8589 1.67 0.85 0 1
alp21_2 11 8578 8589 2.38 0.83 0 2
alp21_3 6 8583 8589 1.51 0.82 0 1
alp21_4 6 8583 8589 1.42 0.79 0 1
alp21_5 17 8572 8589 1.58 0.88 0 1
alp21_6 7 8582 8589 1.51 0.88 0 1
alp21_7 12 8577 8589 1.95 0.99 0 1
alp22_1 4 8585 8589 2.79 1.11 0 2
alp22_2 7 8582 8589 2.49 1.09 0 2
alp22_3 2 8587 8589 2.2 1.14 0 1
alp22_4 4 8585 8589 2.11 1.08 0 1
alp22_5 4 8585 8589 2.04 1.09 0 1
alp23_1 7 8582 8589 2.13 0.94 0 1
alp23_2 5 8584 8589 2.21 1.01 0 1
alp23_3 10 8579 8589 2.13 1.05 0 1
alp23_4 12 8577 8589 2.35 1.08 0 2
alp23_5 13 8576 8589 2.01 1.02 0 1
alp23_6 2 8587 8589 2.1 1.07 0 1
alp23_7 4 8585 8589 2.22 1.13 0 1
alp24_1 4 8585 8589 2.3 1.05 0 1
alp24_2 2 8587 8589 1.93 0.94 0 1
alp24_3 4 8585 8589 2.1 1.07 0 1
alp24_4 9 8580 8589 1.91 0.99 0 1
alp24_5 7 8582 8589 1.82 0.96 0 1
alp24_6 9 8580 8589 1.86 1.02 0 1
alp24_7 5 8584 8589 2.21 1.16 0 1
alp24_8 3 8586 8589 1.79 1.06 0 1
alp24_9 8 8581 8589 1.67 0.99 0 1
alp25_1 4 8585 8589 2.75 1.11 0 2
alp25_10 10 8579 8589 2.79 1.16 0 2
alp25_11 7 8582 8589 2.36 1.2 0 1
alp25_2 3 8586 8589 2.86 1.13 0 2
alp25_3 13 8576 8589 2.83 1.17 0 2
alp25_4 8 8581 8589 1.98 0.99 0 1
alp25_5 9 8580 8589 1.68 0.93 0 1
alp25_6 7 8582 8589 1.68 0.95 0 1
alp25_7 10 8579 8589 1.6 0.91 0 1
alp25_8 7 8582 8589 1.75 1.02 0 1
alp25_9 13 8576 8589 2.5 1.17 0 2
alp26_1 7 8582 8589 1.91 1.06 0 1
alp26_2 11 8578 8589 2.66 1.19 0 2
alp26_3 8 8581 8589 1.68 0.95 0 1
alp26_4 9 8580 8589 1.66 0.99 0 1
alp26_5 12 8577 8589 2.25 1.14 0 1
alp26_6 7 8582 8589 1.91 1.07 0 1
alp26_7 8 8581 8589 1.91 1.14 0 1
alp26_8 5 8584 8589 1.47 0.93 0 1
alp26_9 2 8587 8589 1.46 0.92 0 1
alp27_1 11 8578 8589 1.84 0.83 0 1
alp27_10 10 8579 8589 2.23 1.05 0 2
alp27_11 9 8580 8589 2.38 1.08 0 2
alp27_12 11 8578 8589 2.26 1.07 0 2
alp27_13 13 8576 8589 2.29 1.09 0 2
alp27_2 18 8571 8589 2.02 0.96 0 1
alp27_3 7 8582 8589 1.92 0.94 0 1
alp27_4 13 8576 8589 1.73 0.86 0 1
alp27_5 13 8576 8589 2.2 1.04 0 1
alp27_6 9 8580 8589 1.92 0.99 0 1
alp27_7 12 8577 8589 2.53 1.15 0 2
alp27_8 19 8570 8589 2.66 1.23 0 2
alp27_9 5 8584 8589 1.85 0.96 0 1
alp28_1 4 8585 8589 2.61 1.06 0 2
alp28_2 4 8585 8589 2.11 0.99 0 1
alp28_3 9 8580 8589 2.87 1.15 0 2
alp28_4 6 8583 8589 2.13 1.06 0 1
alp28_5 5 8584 8589 2.56 1.1 0 2
alp28_6 6 8583 8589 1.81 1 0 1
alp28_7 3 8586 8589 1.97 1.05 0 1
alp29_1 12 8577 8589 3.12 1.09 0 3
alp29_2 4 8585 8589 3.13 1.13 0 3
alp29_3 7 8582 8589 2.99 1.2 0 3
alp29_4 6 8583 8589 2.99 1.27 0 3
alp29_5 11 8578 8589 2.63 1.19 0 2
alp3 4 8585 8589 2.19 1.14 0 1
alp30_1 8 8581 8589 2.39 1 0 2
alp30_2 7 8582 8589 2.69 1.02 0 2
alp30_3 7 8582 8589 2.13 1.04 0 1
alp30_4 13 8576 8589 2.75 1.06 0 2
alp30_5 10 8579 8589 2.58 1.12 0 2
alp31_1 7 8582 8589 1.85 0.45 0 2
alp31_2 5 8584 8589 1.82 0.49 0 2
alp31_3 2 8587 8589 1.84 0.46 0 2
alp31_4 9 8580 8589 1.8 0.49 0 2
alp31_5 6 8583 8589 1.85 0.47 0 2
alp31_6 2 8587 8589 1.83 0.5 0 2
alp31_7 7 8582 8589 1.77 0.54 0 2
alp31_8 0 8589 8589 1.81 0.53 0 2
alp31_9 4 8585 8589 1.8 0.53 0 2
alp32_1 6 8583 8589 2.53 0.99 0 2
alp32_10 11 8578 8589 2.77 1.24 0 2
alp32_11 4 8585 8589 2.63 1.23 0 2
alp32_2 13 8576 8589 2.16 0.93 0 2
alp32_3 21 8568 8589 3.16 1.13 0 3
alp32_4 6 8583 8589 2.25 1.01 0 2
alp32_5 8 8581 8589 2.57 1.13 0 2
alp32_6 8 8581 8589 2.54 1.16 0 2
alp32_7 10 8579 8589 2.24 1.05 0 2
alp32_8 11 8578 8589 2.57 1.19 0 2
alp32_9 12 8577 8589 2.12 1.07 0 1
alp33_1 9 8580 8589 3.09 1.11 0 3
alp33_2 11 8578 8589 3.1 1.11 0 3
alp33_3 8 8581 8589 3.04 1.2 0 3
alp33_4 7 8582 8589 2.81 1.23 0 2
alp33_5 2 8587 8589 3.04 1.2 0 3
alp34_1 12 8577 8589 2.95 1.12 0 2
alp34_2 8 8581 8589 3.25 1.04 0 3
alp34_3 6 8583 8589 3.2 1.08 0 3
alp34_4 6 8583 8589 3.14 1.13 0 3
alp35_1 9 8580 8589 2.99 1.02 0 3
alp35_2 7 8582 8589 3.3 1 0 3
alp35_3 6 8583 8589 3.16 1.05 0 3
alp35_4 9 8580 8589 3.09 1.07 0 3
alp35_5 5 8584 8589 3.17 1.14 0 3
alp35_6 10 8579 8589 2.62 1.17 0 2
alp36_1 11 8578 8589 2.69 1.03 0 2
alp36_10 13 8576 8589 2.87 1.12 0 2
alp36_11 18 8571 8589 2.71 1.06 0 2
alp36_12 9 8580 8589 3.01 1.08 0 3
alp36_13 11 8578 8589 3.02 1.11 0 3
alp36_14 15 8574 8589 3.04 1.11 0 3
alp36_15 9 8580 8589 3.06 1.14 0 3
alp36_16 8 8581 8589 3.01 1.15 0 3
alp36_17 4 8585 8589 2.88 1.13 0 3
alp36_2 9 8580 8589 2.04 0.91 0 1
alp36_3 13 8576 8589 2.93 1.04 0 3
alp36_4 9 8580 8589 2.67 1.03 0 2
alp36_5 14 8575 8589 2.7 1.04 0 2
alp36_6 15 8574 8589 2.18 0.99 0 2
alp36_7 12 8577 8589 2.39 1.09 0 2
alp36_8 18 8571 8589 2.75 1.07 0 2
alp36_9 6 8583 8589 2.78 1.15 0 2
alp37_1 6 8583 8589 3.28 1.05 0 3
alp37_2 8 8581 8589 3.28 1.07 0 3
alp37_3 16 8573 8589 1.76 1.09 0 1
alp37_4 13 8576 8589 2.06 1.16 0 1
alp37_5 14 8575 8589 3.31 1.09 0 3
alp37_6 20 8569 8589 1.84 1.11 0 1
alp37_7 12 8577 8589 1.97 1.15 0 1
alp38_1 13 8576 8589 2.63 1.07 0 2
alp38_2 18 8571 8589 2.51 1.07 0 2
alp38_3 18 8571 8589 2.38 1.1 0 2
alp38_4 7 8582 8589 2.46 1.13 0 2
alp38_5 12 8577 8589 2.65 1.17 0 2
alp39_1 9 8580 8589 2.07 1.06 0 1
alp39_2 6 8583 8589 2.12 1.11 0 1
alp39_3 6 8583 8589 1.95 1.1 0 1
alp39_4 0 8589 8589 2.97 1.19 0 3
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pap25_4 8 6762 6770 1.89 1.01 0 1
pap25_5 46 6724 6770 2.82 1.36 0 2
pap26_1 32 6738 6770 1.5 1.05 0 1
pap26_2 17 6753 6770 1.47 0.99 0 1
pap26_3 8 6762 6770 1.32 0.86 0 1
pap26_4 37 6733 6770 2.95 1.44 0 2
pap27_1 8 6762 6770 1.79 0.58 0 2
pap27_2 6 6764 6770 1.74 0.6 0 2
pap27_3 7 6763 6770 1.79 0.58 0 2
pap27_4 12 6758 6770 1.7 0.63 0 2
pap27_5 5 6765 6770 1.8 0.58 0 2
pap27_6 4 6766 6770 1.8 0.58 0 2
pap27_7 10 6760 6770 1.69 0.63 0 2
pap27_8 5 6765 6770 1.77 0.6 0 2
pap27_9 5 6765 6770 1.8 0.58 0 2
pap28_1 11 6759 6770 2.87 1.19 0 3
pap28_2 6 6764 6770 1.91 1.08 0 1
pap28_3 15 6755 6770 2.32 1.18 0 2
pap28_4 8 6762 6770 1.44 0.84 0 1
pap3 15 6755 6770 2.16 1.56 0 1
pap4 5 6765 6770 1.92 1.54 0 1
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pap8_1 18 6752 6770 0.021 0.19 0 0
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pap8_7 237 6533 6770 0.26 0.57 0 0
pap8_8 45 6725 6770 0.087 0.36 0 0
pap8_9 295 6475 6770 0.19 0.51 0 0
pap9 1 6769 6770 1.23 0.51 0 1
serie 0 6770 6770 8114666.37 79433.83 8015795 8036376.25
p50 p75 p100 hist
3071.5 5248 8951 ▇▆▆▂▃▁▃▂
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1974 1981 99999 ▇▁▁▁▁▁▁▁
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8106651 8172833.75 8292287 ▇▆▅▂▃▁▃▂
#Identificamos respuestas
bbdd_alumnos$resp_al <- 1
bbdd_padres$resp_pap <- 1
#Merge con la base de estudiantes
bbdd_missing <- merge(bbdd_puntajes, bbdd_alumnos, by="idalumno", all=TRUE, suffixes = c("",".y"))
print(skim(bbdd_missing))Skim summary statistics
n obs: 10213
n variables: 231
── Variable type:character ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
variable missing complete n min max empty n_unique
sexo 0 10213 10213 1 1 0 2
── Variable type:numeric ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
variable missing complete n mean sd p0
alp1 1631 8582 10213 3.33 0.96 0
alp10 1630 8583 10213 1.53 0.52 0
alp11 1628 8585 10213 1.1 0.34 0
alp12 1629 8584 10213 2.04 0.6 0
alp13 1628 8585 10213 1.33 0.5 0
alp14_1 1630 8583 10213 2.96 0.94 0
alp14_2 1628 8585 10213 2.84 0.95 0
alp14_3 1632 8581 10213 3.42 0.87 0
alp14_4 1629 8584 10213 2.89 1 0
alp14_5 1629 8584 10213 2.95 1.03 0
alp14_6 1627 8586 10213 2.56 1.06 0
alp14_7 1629 8584 10213 2.77 1.05 0
alp15_1 1627 8586 10213 3.16 0.89 0
alp15_2 1626 8587 10213 3.31 0.89 0
alp15_3 1632 8581 10213 2.53 0.99 0
alp15_4 1628 8585 10213 3.06 0.96 0
alp15_5 1628 8585 10213 2.86 1.04 0
alp15_6 1625 8588 10213 3.04 1 0
alp16 1631 8582 10213 2.11 0.85 0
alp17_1 1632 8581 10213 1.38 0.68 0
alp17_10 1626 8587 10213 1.05 0.45 0
alp17_2 1634 8579 10213 1.2 0.55 0
alp17_3 1633 8580 10213 1.47 0.76 0
alp17_4 1628 8585 10213 1.27 0.63 0
alp17_5 1630 8583 10213 1.12 0.46 0
alp17_6 1631 8582 10213 1.09 0.49 0
alp17_7 1629 8584 10213 1.28 0.71 0
alp17_8 1628 8585 10213 1.18 0.6 0
alp17_9 1625 8588 10213 1.04 0.43 0
alp18_1 1638 8575 10213 3.7 1.43 0
alp18_2 1634 8579 10213 2.21 1.42 0
alp18_3 1659 8554 10213 1.68 1.06 0
alp18_4 1633 8580 10213 2.25 1.47 0
alp18_5 1630 8583 10213 4.08 1.39 0
alp19_1 1632 8581 10213 1.06 0.47 0
alp19_10 1633 8580 10213 1.92 0.97 0
alp19_2 1630 8583 10213 1.28 0.72 0
alp19_3 1628 8585 10213 1.15 0.6 0
alp19_4 1631 8582 10213 1.3 0.82 0
alp19_5 1633 8580 10213 1.39 0.84 0
alp19_6 1630 8583 10213 1.26 0.76 0
alp19_7 1627 8586 10213 1.22 0.79 0
alp19_8 1641 8572 10213 1.18 0.78 0
alp19_9 1627 8586 10213 1.2 0.71 0
alp2 1636 8577 10213 3.67 3.32 0
alp20_1 1629 8584 10213 2.98 0.88 0
alp20_2 1629 8584 10213 3.2 0.87 0
alp20_3 1632 8581 10213 3.03 0.92 0
alp20_4 1629 8584 10213 3.03 0.96 0
alp20_5 1627 8586 10213 2.94 1.02 0
alp21_1 1657 8556 10213 1.67 0.85 0
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alp21_3 1630 8583 10213 1.51 0.82 0
alp21_4 1630 8583 10213 1.42 0.79 0
alp21_5 1641 8572 10213 1.58 0.88 0
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alp22_1 1628 8585 10213 2.79 1.11 0
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alp22_3 1626 8587 10213 2.2 1.14 0
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alp22_5 1628 8585 10213 2.04 1.09 0
alp23_1 1631 8582 10213 2.13 0.94 0
alp23_2 1629 8584 10213 2.21 1.01 0
alp23_3 1634 8579 10213 2.13 1.05 0
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alp23_5 1637 8576 10213 2.01 1.02 0
alp23_6 1626 8587 10213 2.1 1.07 0
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alp24_3 1628 8585 10213 2.1 1.07 0
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alp24_6 1633 8580 10213 1.86 1.02 0
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alp26_8 1629 8584 10213 1.47 0.93 0
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alp27_1 1635 8578 10213 1.84 0.83 0
alp27_10 1634 8579 10213 2.23 1.05 0
alp27_11 1633 8580 10213 2.38 1.08 0
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#Recode gender
bbdd_missing$sexo <- factor(bbdd_missing$sexo)
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bbdd_missing$sexo <- rec(bbdd_missing$sexo, rec="2=1; 1=0")
bbdd_missing$sexo <-factor(bbdd_missing$sexo, levels = c(0,1), labels = c("Hombre", "Mujer"))
#Identificamos missing
bbdd_missing$resp_al[is.na(bbdd_missing$puntaje) & bbdd_missing$resp_al == 1] <- 0
nresp <- glm(as.numeric(resp_al)~ sexo+alp2+alp3, data=bbdd_missing, family="binomial")
summary(nresp)
Call:
glm(formula = as.numeric(resp_al) ~ sexo + alp2 + alp3, family = "binomial",
data = bbdd_missing)
Deviance Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-3.0927 0.1912 0.2284 0.2623 0.3728
Coefficients:
Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)
(Intercept) 3.02171 0.17065 17.707 < 0.0000000000000002 ***
sexoMujer -0.28087 0.13312 -2.110 0.0349 *
alp2 -0.01211 0.01960 -0.618 0.5368
alp3 0.36016 0.06639 5.425 0.0000000579 ***
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)
Null deviance: 2210.8 on 8572 degrees of freedom
Residual deviance: 2172.5 on 8569 degrees of freedom
(1640 observations deleted due to missingness)
AIC: 2180.5
Number of Fisher Scoring iterations: 6
============================
Model 1
----------------------------
(Intercept) 3.02 ***
(0.17)
sexoMujer -0.28 *
(0.13)
alp2 -0.01
(0.02)
alp3 0.36 ***
(0.07)
----------------------------
AIC 2180.45
BIC 2208.68
Log Likelihood -1086.23
Deviance 2172.45
Num. obs. 8573
============================
*** p < 0.001, ** p < 0.01, * p < 0.05
Variables
Preguntas de los cuestionarios
La tabla a continuación presenta una revisión más detallada para cada variable en el estudio.
#Base de datos
variables <- variables %>% dplyr::select(identificador_ambos, bbdd_alumnos, bbdd_padres, categoria, descripcion, atributos, observacion)
colnames(variables) <- c("Identificador", "BBDD Alumnos", "DBBDD Padres", "Temática", "Descripción", "Atributos", "Observación")
variables <- variables[order(variables$Temática),]
datatable(variables, rownames=FALSE, filter="top", options=list(pageLength=10, scro11X=TRUE), style="default", class="compact")Temáticas del estudio
A continuación se presentan las principales temáticas del estudio para padres e hijos.
#BBDD con los temas de los cuestionarios
temas <- data.frame(read_dta("bbdd/temas.dta"))
colnames(temas) <- c("Identificador", "Temática", "Observación")
temas <- temas[order(temas$Temática),]
datatable(temas, rownames=FALSE, filter="top", options=list(pageLength=20, scro11X=TRUE), style="default", class="compact")Variables Espejo: vínculo entre padres e hijos
A continuación se presenta un análisis correlacional exploratorio con las principales variables de estudio que se replican integramente para padres e hijos. Cabe mencionar que el análisis considera una base de datos en que los datos faltantes fueron excluídos del análisis. La siguiente sección presenta descriptivos de las variables y correlaciones policóricas.
Interés Político
Categorías:
- Nada
- Poco
- Bastante
- Mucho
#Objeto con las variables de interés:
#Participación e interés político
intpolit <- bbdd %>%
select(alp16, pap17)
#Recodificamos missing
intpolit[intpolit == "1"] <- 1
intpolit[intpolit == "2"] <- 2
intpolit[intpolit == "3"] <- 3
intpolit[intpolit == "4"] <- 4
intpolit[intpolit == "99"] <- NA
intpolit[intpolit == "0"] <- NA
#Etiqueta para cada variable
Hmisc::label(intpolit$alp16) <- "Interes Político (Hijos)"
Hmisc::label(intpolit$pap17) <- "Interes Político (Padres)"
#Descriptivos
Hmisc::describe(intpolit)intpolit
2 Variables 10213 Observations
---------------------------------------------------------------------------
alp16 : Interes Político (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8446 1767 4 0.854 2.145 0.8538
Value 1 2 3 4
Frequency 1755 4201 2003 487
Proportion 0.208 0.497 0.237 0.058
---------------------------------------------------------------------------
pap17 : Interes Político (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6605 3608 4 0.857 2.256 1.023
Value 1 2 3 4
Frequency 2085 1062 3138 320
Proportion 0.316 0.161 0.475 0.048
---------------------------------------------------------------------------
#Histogram
intpolit %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") Call: polychoric(x = intpolit)
Polychoric correlations
alp16 pap17
alp16 1.00
pap17 0.15 1.00
with tau of
1 2 3
alp16 -0.81 0.539 1.6
pap17 -0.48 -0.059 1.7
Percepción sobre la democracia
Nivel de acuerdo:
- Muy en desacuerdo
- En desacuerdo
- De acuerdo
- Muy de acuerdo
#Percepción sobre la democracia
democracia <- bbdd %>% dplyr::select(alp28_1, pap19_1,
alp28_2, pap19_4,
alp28_3, pap19_2,
alp28_4, pap19_5,
alp28_5, pap19_3,
alp28_6, pap19_6,
alp28_7, pap19_7)
#Recodificamos missing
democracia[democracia == "1"] <- 1
democracia[democracia == "2"] <- 2
democracia[democracia == "3"] <- 3
democracia[democracia == "4"] <- 4
democracia[democracia == "99"] <- NA
democracia[democracia == "0"] <- NA
#Nombre variables
names(democracia)[1]<- "Democracia mejor forma de gobierno(Hijos)"
names(democracia)[2]<- "Democracia mejor forma de gobierno(Padres)"
names(democracia)[3]<- "Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Hijos)"
names(democracia)[4]<- "Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Padres)"
names(democracia)[5]<- "Garantizar la libertad de expresión(Hijos)"
names(democracia)[6]<- "Garantizar la libertad de expresión(Padres)"
names(democracia)[7]<- "Concentración del poder en una sola persona(Hijos)"
names(democracia)[8]<- "Concentración del poder en una sola persona(Padres)"
names(democracia)[9]<- "Democracias fomentan igualdad entre las personas(Hijos)"
names(democracia)[10]<- "Democracias fomentan igualdad entre las personas(Padres)"
names(democracia)[11]<- "Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Hijos)"
names(democracia)[12]<- "Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Padres)"
names(democracia)[13]<- "Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Hijos)"
names(democracia)[14]<- "Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Padres)"
#Descriptivos
Hmisc::describe(democracia)democracia
14 Variables 10213 Observations
---------------------------------------------------------------------------
Democracia mejor forma de gobierno(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8231 1982 4 0.879 2.724 1.001
Value 1 2 3 4
Frequency 1145 1604 3861 1621
Proportion 0.139 0.195 0.469 0.197
---------------------------------------------------------------------------
Democracia mejor forma de gobierno(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6207 4006 4 0.865 2.865 0.9683
Value 1 2 3 4
Frequency 720 933 3019 1535
Proportion 0.116 0.150 0.486 0.247
---------------------------------------------------------------------------
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8158 2055 4 0.902 2.216 0.9732
Value 1 2 3 4
Frequency 2061 2760 2851 486
Proportion 0.253 0.338 0.349 0.060
---------------------------------------------------------------------------
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6057 4156 4 0.889 2.016 0.9291
Value 1 2 3 4
Frequency 1896 2477 1373 311
Proportion 0.313 0.409 0.227 0.051
---------------------------------------------------------------------------
Garantizar la libertad de expresión(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8105 2108 4 0.877 3.042 0.9843
Value 1 2 3 4
Frequency 807 975 3390 2933
Proportion 0.100 0.120 0.418 0.362
---------------------------------------------------------------------------
Garantizar la libertad de expresión(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6087 4126 4 0.877 1.864 0.9014
Value 1 2 3 4
Frequency 2428 2285 1146 228
Proportion 0.399 0.375 0.188 0.037
---------------------------------------------------------------------------
Concentración del poder en una sola persona(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8075 2138 4 0.912 2.265 1.042
Value 1 2 3 4
Frequency 2111 2442 2796 726
Proportion 0.261 0.302 0.346 0.090
---------------------------------------------------------------------------
Concentración del poder en una sola persona(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6072 4141 4 0.862 2.748 0.9312
Value 1 2 3 4
Frequency 670 1292 3007 1103
Proportion 0.110 0.213 0.495 0.182
---------------------------------------------------------------------------
Democracias fomentan igualdad entre las personas(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8031 2182 4 0.866 2.737 0.9546
Value 1 2 3 4
Frequency 977 1644 3927 1483
Proportion 0.122 0.205 0.489 0.185
---------------------------------------------------------------------------
Democracias fomentan igualdad entre las personas(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6188 4025 4 0.819 3.318 0.794
Value 1 2 3 4
Frequency 341 319 2562 2966
Proportion 0.055 0.052 0.414 0.479
---------------------------------------------------------------------------
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8032 2181 4 0.891 1.931 0.9853
Value 1 2 3 4
Frequency 3227 2561 1812 432
Proportion 0.402 0.319 0.226 0.054
---------------------------------------------------------------------------
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6118 4095 4 0.779 1.548 0.7037
Value 1 2 3 4
Frequency 3473 2055 470 120
Proportion 0.568 0.336 0.077 0.020
---------------------------------------------------------------------------
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7984 2229 4 0.909 2.118 1.02
Value 1 2 3 4
Frequency 2440 2784 2139 621
Proportion 0.306 0.349 0.268 0.078
---------------------------------------------------------------------------
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6069 4144 4 0.884 1.903 1.006
Value 1 2 3 4
Frequency 2586 1929 1109 445
Proportion 0.426 0.318 0.183 0.073
---------------------------------------------------------------------------
#Histogram
democracia %>% select(1:4) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") democracia %>% select(5:8) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") democracia %>% select(9:12) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") democracia %>% select(13:14) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") Call: polychoric(x = democracia[1:2])
Polychoric correlations
Dmfdg(H Dmfdg(P
Democracia mejor forma de gobierno(Hijos) 1.00
Democracia mejor forma de gobierno(Padres) 0.19 1.00
with tau of
1 2 3
Democracia mejor forma de gobierno(Hijos) -1.1 -0.43 0.85
Democracia mejor forma de gobierno(Padres) -1.2 -0.62 0.68
Call: polychoric(x = democracia[3:4])
Polychoric correlations
Dsjpbe(H
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Hijos) 1.00
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Padres) 0.13
Dsjpbe(P
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Hijos)
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Padres) 1.00
with tau of
1 2 3
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Hijos) -0.67 0.23 1.6
Dictaduras se justifican por beneficios económicos(Padres) -0.49 0.59 1.6
Call: polychoric(x = democracia[5:6])
Polychoric correlations
Gllde(H Gllde(P
Garantizar la libertad de expresión(Hijos) 1.00
Garantizar la libertad de expresión(Padres) -0.08 1.00
with tau of
1 2 3
Garantizar la libertad de expresión(Hijos) -1.28 -0.77 0.35
Garantizar la libertad de expresión(Padres) -0.26 0.75 1.78
Call: polychoric(x = democracia[7:8])
Polychoric correlations
Cdpeusp(H Cdpeusp(P
Concentración del poder en una sola persona(Hijos) 1.00
Concentración del poder en una sola persona(Padres) -0.02 1.00
with tau of
1 2 3
Concentración del poder en una sola persona(Hijos) -0.64 0.16 1.34
Concentración del poder en una sola persona(Padres) -1.22 -0.46 0.91
Call: polychoric(x = democracia[9:10])
Polychoric correlations
Dfielp(H Dfielp(P
Democracias fomentan igualdad entre las personas(Hijos) 1.0
Democracias fomentan igualdad entre las personas(Padres) 0.1 1.0
with tau of
1 2 3
Democracias fomentan igualdad entre las personas(Hijos) -1.2 -0.45 0.898
Democracias fomentan igualdad entre las personas(Padres) -1.6 -1.24 0.052
Call: polychoric(x = democracia[11:12])
Polychoric correlations
Glmdcqlc(H
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Hijos) 1.00
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Padres) 0.17
Glmdcqlc(P
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Hijos)
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Padres) 1.00
with tau of
1 2
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Hijos) -0.25 0.58
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Padres) 0.17 1.30
3
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Hijos) 1.6
Gob.cerrar los medios de comunicación que lo critiquen(Padres) 2.1
Call: polychoric(x = democracia[13:14])
Polychoric correlations
PnedaceCdd(H
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Hijos) 1.00
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Padres) 0.17
PnedaceCdd(P
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Hijos)
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Padres) 1.00
with tau of
1
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Hijos) -0.51
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Padres) -0.19
2
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Hijos) 0.40
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Padres) 0.66
3
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Hijos) 1.4
Presidente no está de acuerdo con el Congreso debería disolverlo(Padres) 1.5
Confianza en las instituciones
- Nivel de confianza:
- Nada o muy poco
- Algo
- Bastante
- Mucho
#Confianza en las instituciones
confianza <- bbdd %>% dplyr::select(alp27_1, pap21_1,
alp27_2, pap21_2,
alp27_3, pap21_3,
alp27_4, pap21_4,
alp27_5, pap21_5,
alp27_6, pap21_6,
alp27_7, pap21_7,
alp27_8, pap21_8,
alp27_9, pap21_9,
alp27_10, pap21_10,
alp27_11, pap21_11,
alp27_12, pap21_12,
alp27_13, pap21_13)
#Recodificamos missing
confianza[confianza == "1"] <- 1
confianza[confianza == "2"] <- 2
confianza[confianza == "3"] <- 3
confianza[confianza == "4"] <- 4
confianza[confianza == "99"] <- NA
confianza[confianza == "0"] <- NA
#Nombre variables
names(confianza)[1]<- "Congreso Nacional (Hijos)"
names(confianza)[2]<- "Congreso Nacional (Padres)"
names(confianza)[3]<- "Tribunales de Justicia (Hijos)"
names(confianza)[4]<- "Tribunales de Justicia (Padres)"
names(confianza)[5]<- "Gobierno (Hijos)"
names(confianza)[6]<- "Gobierno (Padres)"
names(confianza)[7]<- "Partidos políticos (Hijos)"
names(confianza)[8]<- "Partidos políticos (Padres)"
names(confianza)[9]<- "Bancos (Hijos)"
names(confianza)[10]<- "Bancos (Padres)"
names(confianza)[11]<- "Empresas privadas (Hijos)"
names(confianza)[12]<- "Empresas privadas (Padres)"
names(confianza)[13]<- "Carabineros (Hijos)"
names(confianza)[14]<- "Carabineros (Padres)"
names(confianza)[15]<- "Fuerzas Armadas (Hijos)"
names(confianza)[16]<- "Fuerzas Armadas (Padres)"
names(confianza)[17]<- "Sindicatos (Hijos)"
names(confianza)[18]<- "Sindicatos (Padres)"
names(confianza)[19]<- "Radios (Hijos)"
names(confianza)[20]<- "Radios (Padres)"
names(confianza)[21]<- "Televisión (Hijos)"
names(confianza)[22]<- "Televisión (Padres)"
names(confianza)[23]<- "Diarios (Hijos)"
names(confianza)[24]<- "Diarios (Padres)"
names(confianza)[25]<- "RRSS (Hijos)"
names(confianza)[26]<- "RRSS (Padres)"
#Descriptivos
Hmisc::describe(confianza)confianza
26 Variables 10213 Observations
---------------------------------------------------------------------------
Congreso Nacional (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8348 1865 4 0.851 1.894 0.8208
Value 1 2 3 4
Frequency 2772 3982 1299 295
Proportion 0.332 0.477 0.156 0.035
---------------------------------------------------------------------------
Congreso Nacional (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6396 3817 4 0.818 1.698 0.7082
Value 1 2 3 4
Frequency 2705 3029 550 112
Proportion 0.423 0.474 0.086 0.018
---------------------------------------------------------------------------
Tribunales de Justicia (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8311 1902 4 0.897 2.086 0.9788
Value 1 2 3 4
Frequency 2440 3349 1887 635
Proportion 0.294 0.403 0.227 0.076
---------------------------------------------------------------------------
Tribunales de Justicia (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6426 3787 4 0.842 1.76 0.7844
Value 1 2 3 4
Frequency 2646 2845 766 169
Proportion 0.412 0.443 0.119 0.026
---------------------------------------------------------------------------
Gobierno (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8278 1935 4 0.889 1.988 0.9502
Value 1 2 3 4
Frequency 2784 3325 1653 516
Proportion 0.336 0.402 0.200 0.062
---------------------------------------------------------------------------
Gobierno (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6405 3808 4 0.843 1.862 0.7918
Value 1 2 3 4
Frequency 2178 3113 931 183
Proportion 0.340 0.486 0.145 0.029
---------------------------------------------------------------------------
Partidos políticos (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8213 2000 4 0.852 1.802 0.8248
Value 1 2 3 4
Frequency 3282 3563 1082 286
Proportion 0.400 0.434 0.132 0.035
---------------------------------------------------------------------------
Partidos políticos (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6378 3835 4 0.608 1.316 0.4753
Value 1 2 3 4
Frequency 4609 1561 172 36
Proportion 0.723 0.245 0.027 0.006
---------------------------------------------------------------------------
Bancos (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8169 2044 4 0.91 2.312 1.025
Value 1 2 3 4
Frequency 1755 3045 2432 937
Proportion 0.215 0.373 0.298 0.115
---------------------------------------------------------------------------
Bancos (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6395 3818 4 0.851 2.093 0.822
Value 1 2 3 4
Frequency 1429 3184 1540 242
Proportion 0.223 0.498 0.241 0.038
---------------------------------------------------------------------------
Empresas privadas (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8094 2119 4 0.888 2.032 0.958
Value 1 2 3 4
Frequency 2516 3390 1599 589
Proportion 0.311 0.419 0.198 0.073
---------------------------------------------------------------------------
Empresas privadas (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6341 3872 4 0.845 1.838 0.7831
Value 1 2 3 4
Frequency 2246 3018 936 141
Proportion 0.354 0.476 0.148 0.022
---------------------------------------------------------------------------
Carabineros (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8156 2057 4 0.927 2.657 1.13
Value 1 2 3 4
Frequency 1299 2214 2628 2015
Proportion 0.159 0.271 0.322 0.247
---------------------------------------------------------------------------
Carabineros (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6440 3773 4 0.897 2.591 0.9601
Value 1 2 3 4
Frequency 690 2298 2410 1042
Proportion 0.107 0.357 0.374 0.162
---------------------------------------------------------------------------
Fuerzas Armadas (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7943 2270 4 0.916 2.865 1.111
Value 1 2 3 4
Frequency 997 1704 2618 2624
Proportion 0.126 0.215 0.330 0.330
---------------------------------------------------------------------------
Fuerzas Armadas (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6375 3838 4 0.909 2.484 1.018
Value 1 2 3 4
Frequency 976 2313 2110 976
Proportion 0.153 0.363 0.331 0.153
---------------------------------------------------------------------------
Sindicatos (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7962 2251 4 0.875 1.992 0.899
Value 1 2 3 4
Frequency 2452 3541 1547 422
Proportion 0.308 0.445 0.194 0.053
---------------------------------------------------------------------------
Sindicatos (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6361 3852 4 0.877 2.023 0.9038
Value 1 2 3 4
Frequency 1862 2836 1315 348
Proportion 0.293 0.446 0.207 0.055
---------------------------------------------------------------------------
Radios (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8131 2082 4 0.912 2.348 1.031
Value 1 2 3 4
Frequency 1667 2964 2504 996
Proportion 0.205 0.365 0.308 0.122
---------------------------------------------------------------------------
Radios (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6411 3802 4 0.885 2.651 0.9117
Value 1 2 3 4
Frequency 521 2236 2613 1041
Proportion 0.081 0.349 0.408 0.162
---------------------------------------------------------------------------
Televisión (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8148 2065 4 0.915 2.506 1.049
Value 1 2 3 4
Frequency 1352 2642 2830 1324
Proportion 0.166 0.324 0.347 0.162
---------------------------------------------------------------------------
Televisión (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6427 3786 4 0.872 2.42 0.8875
Value 1 2 3 4
Frequency 760 2882 2111 674
Proportion 0.118 0.448 0.328 0.105
---------------------------------------------------------------------------
Diarios (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8136 2077 4 0.916 2.378 1.052
Value 1 2 3 4
Frequency 1641 2889 2493 1113
Proportion 0.202 0.355 0.306 0.137
---------------------------------------------------------------------------
Diarios (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6386 3827 4 0.869 2.461 0.8618
Value 1 2 3 4
Frequency 663 2745 2348 630
Proportion 0.104 0.430 0.368 0.099
---------------------------------------------------------------------------
RRSS (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8219 1994 4 0.919 2.394 1.101
Value 1 2 3 4
Frequency 1678 3052 2059 1430
Proportion 0.204 0.371 0.251 0.174
---------------------------------------------------------------------------
RRSS (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6388 3825 4 0.874 2.177 0.9268
Value 1 2 3 4
Frequency 1401 2995 1451 541
Proportion 0.219 0.469 0.227 0.085
---------------------------------------------------------------------------
#Histogram
confianza %>% select(1:6) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") confianza %>% select(7:12) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") confianza %>% select(13:18) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") confianza %>% select(19:26) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") Call: polychoric(x = confianza[1:4])
Polychoric correlations
CN(H) CN(P) TdJ(H TdJ(P
Congreso Nacional (Hijos) 1.00
Congreso Nacional (Padres) 0.18 1.00
Tribunales de Justicia (Hijos) 0.74 0.15 1.00
Tribunales de Justicia (Padres) 0.15 0.64 0.18 1.00
with tau of
1 2 3
Congreso Nacional (Hijos) -0.43 0.87 1.8
Congreso Nacional (Padres) -0.19 1.26 2.1
Tribunales de Justicia (Hijos) -0.54 0.51 1.4
Tribunales de Justicia (Padres) -0.22 1.06 1.9
Call: polychoric(x = confianza[5:8])
Polychoric correlations
G(Hj) G(Pd) Pp(H) Pp(P)
Gobierno (Hijos) 1.00
Gobierno (Padres) 0.17 1.00
Partidos políticos (Hijos) 0.78 0.13 1.00
Partidos políticos (Padres) 0.16 0.63 0.19 1.00
with tau of
1 2 3
Gobierno (Hijos) -0.42 0.64 1.5
Gobierno (Padres) -0.41 0.94 1.9
Partidos políticos (Hijos) -0.25 0.97 1.8
Partidos políticos (Padres) 0.59 1.84 2.5
Call: polychoric(x = confianza[9:12])
Polychoric correlations
B(Hj) B(Pd) Ep(H) Ep(P)
Bancos (Hijos) 1.00
Bancos (Padres) 0.20 1.00
Empresas privadas (Hijos) 0.71 0.14 1.00
Empresas privadas (Padres) 0.15 0.62 0.20 1.00
with tau of
1 2 3
Bancos (Hijos) -0.79 0.22 1.2
Bancos (Padres) -0.76 0.59 1.8
Empresas privadas (Hijos) -0.49 0.61 1.5
Empresas privadas (Padres) -0.37 0.95 2.0
Call: polychoric(x = confianza[13:16])
Polychoric correlations
C(Hj) C(Pd) FA(H) FA(P)
Carabineros (Hijos) 1.00
Carabineros (Padres) 0.27 1.00
Fuerzas Armadas (Hijos) 0.79 0.22 1.00
Fuerzas Armadas (Padres) 0.21 0.77 0.23 1.00
with tau of
1 2 3
Carabineros (Hijos) -1.0 -0.17 0.68
Carabineros (Padres) -1.2 -0.09 0.99
Fuerzas Armadas (Hijos) -1.1 -0.41 0.44
Fuerzas Armadas (Padres) -1.0 0.04 1.02
Call: polychoric(x = confianza[17:20])
Polychoric correlations
S(Hj) S(Pd) R(Hj) R(Pd)
Sindicatos (Hijos) 1.00
Sindicatos (Padres) 0.13 1.00
Radios (Hijos) 0.58 0.08 1.00
Radios (Padres) 0.07 0.45 0.17 1.00
with tau of
1 2 3
Sindicatos (Hijos) -0.50 0.68 1.62
Sindicatos (Padres) -0.55 0.64 1.60
Radios (Hijos) -0.82 0.18 1.16
Radios (Padres) -1.40 -0.18 0.98
Call: polychoric(x = confianza[21:24])
Polychoric correlations
T(Hj) T(Pd) D(Hj) D(Pd)
Televisión (Hijos) 1.00
Televisión (Padres) 0.15 1.00
Diarios (Hijos) 0.69 0.10 1.00
Diarios (Padres) 0.12 0.77 0.14 1.00
with tau of
1 2 3
Televisión (Hijos) -0.97 -0.025 0.98
Televisión (Padres) -1.18 0.168 1.25
Diarios (Hijos) -0.84 0.143 1.09
Diarios (Padres) -1.26 0.084 1.29
Call: polychoric(x = confianza[25:26])
Polychoric correlations
RRSS(H RRSS(P
RRSS (Hijos) 1.00
RRSS (Padres) 0.11 1.00
with tau of
1 2 3
RRSS (Hijos) -0.83 0.19 0.94
RRSS (Padres) -0.77 0.49 1.37
Participación
Categorías:
- No, nunca he hecho esto
- Sí, dentro de los últimos tres años
- Sí, dentro de los últimos doce meses
#Objeto con las variables de interés:
polit <- bbdd %>%
select(alp17_1, pap13_1,
alp17_2, pap13_2,
alp17_3, pap13_3,
alp17_4, pap13_4,
alp17_5, pap13_5,
alp17_6, pap13_6,
alp17_7, pap13_7,
alp17_8, pap13_8,
alp17_9, pap13_9,
alp17_10, pap13_10)
#Recodificamos missing
polit[polit == "1"] <- 1
polit[polit == "2"] <- 2
polit[polit == "3"] <- 3
polit[polit == "4"] <- 4
polit[polit == "99"] <- NA
polit[polit == "0"] <- NA
#Etiqueta para cada variable
Hmisc::label(polit$alp17_1) <- "Firmar una petición (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_1) <- "Firmar una petición (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_2) <- "Asistir a una marcha (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_2) <- "Asistir a una marcha (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_3) <- "Donar dinero para una act. pol. (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_3) <- "Donar dinero para una act. pol. (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_4) <- "Figurar en los medios (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_4) <- "Figurar en los medios (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_5) <- "Participar en una huelga (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_5) <- "Participar en una huelga (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_6) <- "Trabajar en una campaña electoral (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_6) <- "Trabajar en una campaña electoral (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_7) <- "RRSS para expresar opinión (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_7) <- "RRSS para expresar opinión (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_8) <- "Convencer a otros por un partido/candidato (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_8) <- "Convencer a otros por un partido/candidato (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_9) <- "Toma de recintos (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_9) <- "Toma de recintos (Padres)"
Hmisc::label(polit$alp17_10) <- "Bloqueo de calles o carreteras (Hijos)"
Hmisc::label(polit$pap13_10) <- "Bloqueo de calles o carreteras (Padres)"
names(polit)[1]<- "Firmar una petición(Hijos)"
names(polit)[2]<- "Firmar una petición(Padres)"
names(polit)[3]<- "Asistir a una marcha(Hijos)"
names(polit)[4]<- "Asistir a una marcha(Padres)"
names(polit)[5]<- "Donar para una act. pol.(Hijos)"
names(polit)[6]<- "Donar para una act. pol.(Padres)"
names(polit)[7]<- "Figurar en los medios(Hijos)"
names(polit)[8]<- "Figurar en los medios(Padres)"
names(polit)[9]<- "Participar en una huelga(Hijos)"
names(polit)[10]<- "Participar en una huelga(Padres)"
names(polit)[11]<- "Trabajar en una campaña(Hijos)"
names(polit)[12]<- "Trabajar en una campaña(Padres)"
names(polit)[13]<- "Usar RRSS para opinar(Hijos)"
names(polit)[14]<- "Usar RRSS para opinar(Padres)"
names(polit)[15]<- "Convencer a otros: partido(Hijos)"
names(polit)[16]<- "Convencer a otros: partido(Padres)"
names(polit)[17]<- "Toma de recintos(Hijos)"
names(polit)[18]<- "Toma de recintos(Padres)"
names(polit)[19]<- "Bloqueo de calles/carreteras(Hijos)"
names(polit)[20]<- "Bloqueo de calles/carreteras(Padres)"
#Descriptivos
Hmisc::describe(polit)polit
20 Variables 10213 Observations
---------------------------------------------------------------------------
Firmar una petición(Hijos) : Firmar una petición (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8431 1782 3 0.665 1.409 0.6029
Value 1 2 3
Frequency 5789 1838 804
Proportion 0.687 0.218 0.095
---------------------------------------------------------------------------
Firmar una petición(Padres) : Firmar una petición (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6414 3799 3 0.48 1.261 0.4354
Value 1 2 3
Frequency 5150 857 407
Proportion 0.803 0.134 0.063
---------------------------------------------------------------------------
Asistir a una marcha(Hijos) : Asistir a una marcha (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8404 1809 3 0.427 1.224 0.384
Value 1 2 3
Frequency 6973 981 450
Proportion 0.830 0.117 0.054
---------------------------------------------------------------------------
Asistir a una marcha(Padres) : Asistir a una marcha (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6348 3865 3 0.29 1.146 0.2665
Value 1 2 3
Frequency 5663 441 244
Proportion 0.892 0.069 0.038
---------------------------------------------------------------------------
Donar para una act. pol.(Hijos) : Donar dinero para una act. pol. (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8346 1867 3 0.736 1.514 0.7113
Value 1 2 3
Frequency 5250 1906 1190
Proportion 0.629 0.228 0.143
---------------------------------------------------------------------------
Donar para una act. pol.(Padres) : Donar dinero para una act. pol. (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6352 3861 3 0.15 1.076 0.1461
Value 1 2 3
Frequency 6018 183 151
Proportion 0.947 0.029 0.024
---------------------------------------------------------------------------
Figurar en los medios(Hijos) : Figurar en los medios (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8351 1862 3 0.545 1.308 0.4964
Value 1 2 3
Frequency 6403 1322 626
Proportion 0.767 0.158 0.075
---------------------------------------------------------------------------
Figurar en los medios(Padres) : Figurar en los medios (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6329 3884 3 0.176 1.085 0.1615
Value 1 2 3
Frequency 5933 253 143
Proportion 0.937 0.040 0.023
---------------------------------------------------------------------------
Participar en una huelga(Hijos) : Participar en una huelga (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8377 1836 3 0.297 1.144 0.2609
Value 1 2 3
Frequency 7447 655 275
Proportion 0.889 0.078 0.033
---------------------------------------------------------------------------
Participar en una huelga(Padres) : Participar en una huelga (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6350 3863 3 0.179 1.081 0.1541
Value 1 2 3
Frequency 5945 293 112
Proportion 0.936 0.046 0.018
---------------------------------------------------------------------------
Trabajar en una campaña(Hijos) : Trabajar en una campaña electoral (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8250 1963 3 0.263 1.136 0.2504
Value 1 2 3
Frequency 7450 477 323
Proportion 0.903 0.058 0.039
---------------------------------------------------------------------------
Trabajar en una campaña(Padres) : Trabajar en una campaña electoral (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6356 3857 3 0.124 1.058 0.112
Value 1 2 3
Frequency 6082 179 95
Proportion 0.957 0.028 0.015
---------------------------------------------------------------------------
Usar RRSS para opinar(Hijos) : RRSS para expresar opinión (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8153 2060 3 0.557 1.349 0.5586
Value 1 2 3
Frequency 6199 1066 888
Proportion 0.760 0.131 0.109
---------------------------------------------------------------------------
Usar RRSS para opinar(Padres) : RRSS para expresar opinión (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6360 3853 3 0.356 1.206 0.365
Value 1 2 3
Frequency 5490 430 440
Proportion 0.863 0.068 0.069
---------------------------------------------------------------------------
Convencer a otros: partido(Hijos) : Convencer a otros por un partido/candidato (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8238 1975 3 0.408 1.227 0.3943
Value 1 2 3
Frequency 6912 778 548
Proportion 0.839 0.094 0.067
---------------------------------------------------------------------------
Convencer a otros: partido(Padres) : Convencer a otros por un partido/candidato (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6359 3854 3 0.24 1.131 0.2435
Value 1 2 3
Frequency 5803 277 279
Proportion 0.913 0.044 0.044
---------------------------------------------------------------------------
Toma de recintos(Hijos) : Toma de recintos (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8150 2063 3 0.204 1.095 0.1788
Value 1 2 3
Frequency 7554 416 180
Proportion 0.927 0.051 0.022
---------------------------------------------------------------------------
Toma de recintos(Padres) : Toma de recintos (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6348 3865 3 0.036 1.015 0.03056
Value 1 2 3
Frequency 6271 56 21
Proportion 0.988 0.009 0.003
---------------------------------------------------------------------------
Bloqueo de calles/carreteras(Hijos) : Bloqueo de calles o carreteras (Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8168 2045 3 0.223 1.109 0.2034
Value 1 2 3
Frequency 7510 426 232
Proportion 0.919 0.052 0.028
---------------------------------------------------------------------------
Bloqueo de calles/carreteras(Padres) : Bloqueo de calles o carreteras (Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6345 3868 3 0.071 1.031 0.06147
Value 1 2 3
Frequency 6192 107 46
Proportion 0.976 0.017 0.007
---------------------------------------------------------------------------
#Histogram
polit %>% select(1:6) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") polit %>% select(7:12) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") polit %>% select(13:16) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") polit %>% select(17:20) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") Call: polychoric(x = polit[1:2])
Polychoric correlations
Fup(H Fup(P
Firmar una petición(Hijos) 1.00
Firmar una petición(Padres) 0.11 1.00
with tau of
1 2
Firmar una petición(Hijos) 0.49 1.3
Firmar una petición(Padres) 0.85 1.5
Call: polychoric(x = polit[3:4])
Polychoric correlations
Aaum(H Aaum(P
Asistir a una marcha(Hijos) 1.00
Asistir a una marcha(Padres) 0.31 1.00
with tau of
1 2
Asistir a una marcha(Hijos) 0.95 1.6
Asistir a una marcha(Padres) 1.24 1.8
Call: polychoric(x = polit[5:6])
Polychoric correlations
Dpua.p.(H Dpua.p.(P
Donar para una act. pol.(Hijos) 1.00
Donar para una act. pol.(Padres) 0.13 1.00
with tau of
1 2
Donar para una act. pol.(Hijos) 0.33 1.1
Donar para una act. pol.(Padres) 1.62 2.0
Call: polychoric(x = polit[7:8])
Polychoric correlations
Felm(H Felm(P
Figurar en los medios(Hijos) 1.00
Figurar en los medios(Padres) 0.13 1.00
with tau of
1 2
Figurar en los medios(Hijos) 0.73 1.4
Figurar en los medios(Padres) 1.53 2.0
Call: polychoric(x = polit[9:10])
Polychoric correlations
Peuh(H Peuh(P
Participar en una huelga(Hijos) 1.00
Participar en una huelga(Padres) 0.17 1.00
with tau of
1 2
Participar en una huelga(Hijos) 1.2 1.8
Participar en una huelga(Padres) 1.5 2.1
Call: polychoric(x = polit[11:12])
Polychoric correlations
Teuc(H Teuc(P
Trabajar en una campaña(Hijos) 1.00
Trabajar en una campaña(Padres) 0.29 1.00
with tau of
1 2
Trabajar en una campaña(Hijos) 1.3 1.8
Trabajar en una campaña(Padres) 1.7 2.2
Call: polychoric(x = polit[13:14])
Polychoric correlations
URRSSpo(H URRSSpo(P
Usar RRSS para opinar(Hijos) 1.00
Usar RRSS para opinar(Padres) 0.13 1.00
with tau of
1 2
Usar RRSS para opinar(Hijos) 0.71 1.2
Usar RRSS para opinar(Padres) 1.09 1.5
Call: polychoric(x = polit[15:16])
Polychoric correlations
Cao:p(H Cao:p(P
Convencer a otros: partido(Hijos) 1.00
Convencer a otros: partido(Padres) 0.19 1.00
with tau of
1 2
Convencer a otros: partido(Hijos) 0.99 1.5
Convencer a otros: partido(Padres) 1.36 1.7
Call: polychoric(x = polit[17:18])
Polychoric correlations
Tdr(H Tdr(P
Toma de recintos(Hijos) 1.00
Toma de recintos(Padres) 0.26 1.00
with tau of
1 2
Toma de recintos(Hijos) 1.5 2.0
Toma de recintos(Padres) 2.3 2.7
Call: polychoric(x = polit[19:20])
Polychoric correlations
Bdc/(H Bdc/(P
Bloqueo de calles/carreteras(Hijos) 1.00
Bloqueo de calles/carreteras(Padres) 0.29 1.00
with tau of
1 2
Bloqueo de calles/carreteras(Hijos) 1.4 1.9
Bloqueo de calles/carreteras(Padres) 2.0 2.4
Definición Buen ciudadano
- Nivel de importancia
- Sin ninguna importancia
- No muy importante
- Importante
- Muy importante
#Definición Buen ciudadano
buen_ciudadano<- bbdd %>% dplyr::select(alp36_1, pap18_1,
alp36_2, pap18_2,
alp36_3, pap18_3,
alp36_4, pap18_4,
alp36_5, pap18_5,
alp36_6, pap18_6,
alp36_7, pap18_7,
alp36_8, pap18_8,
alp36_9, pap18_9,
alp36_10, pap18_10,
alp36_11, pap18_11,
alp36_12, pap18_12,
alp36_13, pap18_13,
alp36_14, pap18_14,
alp36_15, pap18_15,
alp36_16, pap18_16,
alp36_17, pap18_17)
#Recodificamos missing
buen_ciudadano[buen_ciudadano == "1"] <- 1
buen_ciudadano[buen_ciudadano == "2"] <- 2
buen_ciudadano[buen_ciudadano == "3"] <- 3
buen_ciudadano[buen_ciudadano == "4"] <- 4
buen_ciudadano[buen_ciudadano == "99"] <- NA
buen_ciudadano[buen_ciudadano == "0"] <- NA
#Nombre variables
names(buen_ciudadano)[1]<- "Votar en todas las elecciones(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[2]<- "Votar en todas las elecciones(Padres)"
names(buen_ciudadano)[3]<- "Unirse a un partido político(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[4]<- "Unirse a un partido político(Padres)"
names(buen_ciudadano)[5]<- "Aprender de la historia del país(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[6]<- "Aprender de la historia del país(Padres)"
names(buen_ciudadano)[7]<- "Estar informado sobre temas políticos(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[8]<- "Estar informado sobre temas políticos(Padres)"
names(buen_ciudadano)[9]<- "Respeto por los representantes del Estado(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[10]<- "Respeto por los representantes del Estado(Padres)"
names(buen_ciudadano)[11]<- "Involucrarse en discusiones políticas(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[12]<- "Involucrarse en discusiones políticas(Padres)"
names(buen_ciudadano)[13]<- "Participar en protestas pacíficas(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[14]<- "Participar en protestas pacíficas(Padres)"
names(buen_ciudadano)[15]<- "Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[16]<- "Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Padres)"
names(buen_ciudadano)[17]<- "Participar en promover derechos humanos(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[18]<- "Participar en promover derechos humanos(Padres)"
names(buen_ciudadano)[19]<- "Participar en la protección del medio ambiente(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[20]<- "Participar en la protección del medio ambiente(Padres)"
names(buen_ciudadano)[21]<- "Trabajar arduamente(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[22]<- "Trabajar arduamente(Padres)"
names(buen_ciudadano)[23]<- "Obedecer siempre la ley(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[24]<- "Obedecer siempre la ley(Padres)"
names(buen_ciudadano)[25]<- "Asegurar el bienestar económico de sus familias(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[26]<- "Asegurar el bienestar económico de sus familias(Padres)"
names(buen_ciudadano)[27]<- "Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[28]<- "Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Padres)"
names(buen_ciudadano)[29]<- "Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[30]<- "Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Padres)"
names(buen_ciudadano)[31]<- "Apoyar a quienes están peor que uno(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[32]<- "Apoyar a quienes están peor que uno(Padres)"
names(buen_ciudadano)[33]<- "Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Hijos)"
names(buen_ciudadano)[34]<- "Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Padres)"
#Descriptivos
Hmisc::describe(buen_ciudadano)buen_ciudadano
34 Variables 10213 Observations
---------------------------------------------------------------------------
Votar en todas las elecciones(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8288 1925 4 0.892 2.786 0.9877
Value 1 2 3 4
Frequency 879 1905 3616 1888
Proportion 0.106 0.230 0.436 0.228
---------------------------------------------------------------------------
Votar en todas las elecciones(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6479 3734 4 0.895 2.994 1.045
Value 1 2 3 4
Frequency 696 1018 2396 2369
Proportion 0.107 0.157 0.370 0.366
---------------------------------------------------------------------------
Unirse a un partido político(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8230 1983 4 0.853 2.126 0.8664
Value 1 2 3 4
Frequency 1798 4133 1761 538
Proportion 0.218 0.502 0.214 0.065
---------------------------------------------------------------------------
Unirse a un partido político(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6390 3823 4 0.772 1.518 0.6325
Value 1 2 3 4
Frequency 3547 2456 307 80
Proportion 0.555 0.384 0.048 0.013
---------------------------------------------------------------------------
Aprender de la historia del país(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8215 1998 4 0.861 3.059 0.8894
Value 1 2 3 4
Frequency 526 1169 3813 2707
Proportion 0.064 0.142 0.464 0.330
---------------------------------------------------------------------------
Aprender de la historia del país(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6450 3763 4 0.821 3.318 0.7787
Value 1 2 3 4
Frequency 285 424 2697 3044
Proportion 0.044 0.066 0.418 0.472
---------------------------------------------------------------------------
Estar informado sobre temas políticos(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8219 1994 4 0.879 2.79 0.9485
Value 1 2 3 4
Frequency 796 1880 3799 1744
Proportion 0.097 0.229 0.462 0.212
---------------------------------------------------------------------------
Estar informado sobre temas políticos(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6433 3780 4 0.902 2.644 1.032
Value 1 2 3 4
Frequency 947 1595 2694 1197
Proportion 0.147 0.248 0.419 0.186
---------------------------------------------------------------------------
Respeto por los representantes del Estado(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8163 2050 4 0.861 2.831 0.9209
Value 1 2 3 4
Frequency 772 1593 4040 1758
Proportion 0.095 0.195 0.495 0.215
---------------------------------------------------------------------------
Respeto por los representantes del Estado(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6427 3786 4 0.843 3.054 0.8652
Value 1 2 3 4
Frequency 446 769 3207 2005
Proportion 0.069 0.120 0.499 0.312
---------------------------------------------------------------------------
Involucrarse en discusiones políticas(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8120 2093 4 0.88 2.306 0.9272
Value 1 2 3 4
Frequency 1376 3670 2287 787
Proportion 0.169 0.452 0.282 0.097
---------------------------------------------------------------------------
Involucrarse en discusiones políticas(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6415 3798 4 0.822 1.649 0.7467
Value 1 2 3 4
Frequency 3138 2517 636 124
Proportion 0.489 0.392 0.099 0.019
---------------------------------------------------------------------------
Participar en protestas pacíficas(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8083 2130 4 0.912 2.531 1.037
Value 1 2 3 4
Frequency 1277 2549 2944 1313
Proportion 0.158 0.315 0.364 0.162
---------------------------------------------------------------------------
Participar en protestas pacíficas(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6376 3837 4 0.901 2.025 1.07
Value 1 2 3 4
Frequency 2515 1675 1698 488
Proportion 0.394 0.263 0.266 0.077
---------------------------------------------------------------------------
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8115 2098 4 0.865 2.906 0.9161
Value 1 2 3 4
Frequency 655 1500 3911 2049
Proportion 0.081 0.185 0.482 0.252
---------------------------------------------------------------------------
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6429 3784 4 0.865 2.831 0.9829
Value 1 2 3 4
Frequency 822 955 3140 1512
Proportion 0.128 0.149 0.488 0.235
---------------------------------------------------------------------------
Participar en promover derechos humanos(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7947 2266 4 0.865 3.006 0.9105
Value 1 2 3 4
Frequency 585 1211 3725 2426
Proportion 0.074 0.152 0.469 0.305
---------------------------------------------------------------------------
Participar en promover derechos humanos(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6396 3817 4 0.894 2.6 1.056
Value 1 2 3 4
Frequency 1170 1309 2828 1089
Proportion 0.183 0.205 0.442 0.170
---------------------------------------------------------------------------
Participar en la protección del medio ambiente(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8043 2170 4 0.863 3.06 0.9059
Value 1 2 3 4
Frequency 574 1080 3682 2707
Proportion 0.071 0.134 0.458 0.337
---------------------------------------------------------------------------
Participar en la protección del medio ambiente(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6408 3805 4 0.866 2.931 0.977
Value 1 2 3 4
Frequency 739 797 3040 1832
Proportion 0.115 0.124 0.474 0.286
---------------------------------------------------------------------------
Trabajar arduamente(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8053 2160 4 0.848 2.888 0.8683
Value 1 2 3 4
Frequency 568 1566 4116 1803
Proportion 0.071 0.194 0.511 0.224
---------------------------------------------------------------------------
Trabajar arduamente(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6360 3853 4 0.854 3.139 0.8865
Value 1 2 3 4
Frequency 447 643 2847 2423
Proportion 0.070 0.101 0.448 0.381
---------------------------------------------------------------------------
Obedecer siempre la ley(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8088 2125 4 0.844 3.188 0.8318
Value 1 2 3 4
Frequency 417 811 3695 3165
Proportion 0.052 0.100 0.457 0.391
---------------------------------------------------------------------------
Obedecer siempre la ley(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6403 3810 4 0.813 3.343 0.7507
Value 1 2 3 4
Frequency 255 365 2709 3074
Proportion 0.040 0.057 0.423 0.480
---------------------------------------------------------------------------
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8006 2207 4 0.833 3.236 0.802
Value 1 2 3 4
Frequency 381 659 3652 3314
Proportion 0.048 0.082 0.456 0.414
---------------------------------------------------------------------------
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6429 3784 4 0.652 3.618 0.5674
Value 1 2 3 4
Frequency 164 142 1680 4443
Proportion 0.026 0.022 0.261 0.691
---------------------------------------------------------------------------
Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8022 2191 4 0.835 3.25 0.8022
Value 1 2 3 4
Frequency 354 702 3547 3419
Proportion 0.044 0.088 0.442 0.426
---------------------------------------------------------------------------
Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6446 3767 4 0.73 3.534 0.6299
Value 1 2 3 4
Frequency 179 172 2121 3974
Proportion 0.028 0.027 0.329 0.617
---------------------------------------------------------------------------
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7949 2264 4 0.823 3.307 0.7748
Value 1 2 3 4
Frequency 335 546 3408 3660
Proportion 0.042 0.069 0.429 0.460
---------------------------------------------------------------------------
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6456 3757 4 0.737 3.527 0.628
Value 1 2 3 4
Frequency 175 157 2213 3911
Proportion 0.027 0.024 0.343 0.606
---------------------------------------------------------------------------
Apoyar a quienes están peor que uno(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7927 2286 4 0.831 3.262 0.7949
Value 1 2 3 4
Frequency 364 615 3526 3422
Proportion 0.046 0.078 0.445 0.432
---------------------------------------------------------------------------
Apoyar a quienes están peor que uno(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6463 3750 4 0.775 3.462 0.6562
Value 1 2 3 4
Frequency 164 217 2549 3533
Proportion 0.025 0.034 0.394 0.547
---------------------------------------------------------------------------
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7977 2236 4 0.851 3.104 0.8568
Value 1 2 3 4
Frequency 450 1010 3775 2742
Proportion 0.056 0.127 0.473 0.344
---------------------------------------------------------------------------
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6404 3809 4 0.867 2.902 0.9076
Value 1 2 3 4
Frequency 474 1271 3065 1594
Proportion 0.074 0.198 0.479 0.249
---------------------------------------------------------------------------
#Histogram
buen_ciudadano %>% select(1:6) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") buen_ciudadano %>% select(7:12) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") buen_ciudadano %>% select(13:18) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") buen_ciudadano %>% select(19:24) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") buen_ciudadano %>% select(25:30) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") buen_ciudadano %>% select(31:34) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") Call: polychoric(x = buen_ciudadano[1:2])
Polychoric correlations
Vetle(H Vetle(P
Votar en todas las elecciones(Hijos) 1.00
Votar en todas las elecciones(Padres) 0.24 1.00
with tau of
1 2 3
Votar en todas las elecciones(Hijos) -1.2 -0.42 0.75
Votar en todas las elecciones(Padres) -1.2 -0.63 0.34
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[3:4])
Polychoric correlations
Uaupp(H Uaupp(P
Unirse a un partido político(Hijos) 1.00
Unirse a un partido político(Padres) 0.11 1.00
with tau of
1 2 3
Unirse a un partido político(Hijos) -0.78 0.58 1.5
Unirse a un partido político(Padres) 0.14 1.55 2.2
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[5:6])
Polychoric correlations
Adlhdp(H Adlhdp(P
Aprender de la historia del país(Hijos) 1.00
Aprender de la historia del país(Padres) 0.15 1.00
with tau of
1 2 3
Aprender de la historia del país(Hijos) -1.5 -0.82 0.44
Aprender de la historia del país(Padres) -1.7 -1.23 0.07
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[7:8])
Polychoric correlations
Eistp(H Eistp(P
Estar informado sobre temas políticos(Hijos) 1.00
Estar informado sobre temas políticos(Padres) 0.18 1.00
with tau of
1 2 3
Estar informado sobre temas políticos(Hijos) -1.3 -0.45 0.80
Estar informado sobre temas políticos(Padres) -1.0 -0.27 0.89
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[9:10])
Polychoric correlations
RplrdE(H RplrdE(P
Respeto por los representantes del Estado(Hijos) 1.00
Respeto por los representantes del Estado(Padres) 0.15 1.00
with tau of
1 2 3
Respeto por los representantes del Estado(Hijos) -1.3 -0.55 0.79
Respeto por los representantes del Estado(Padres) -1.5 -0.88 0.49
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[11:12])
Polychoric correlations
Iedp(H Iedp(P
Involucrarse en discusiones políticas(Hijos) 1.00
Involucrarse en discusiones políticas(Padres) 0.09 1.00
with tau of
1 2 3
Involucrarse en discusiones políticas(Hijos) -0.956 0.31 1.3
Involucrarse en discusiones políticas(Padres) -0.027 1.18 2.1
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[13:14])
Polychoric correlations
Pepp(H Pepp(P
Participar en protestas pacíficas(Hijos) 1.0
Participar en protestas pacíficas(Padres) 0.1 1.0
with tau of
1 2 3
Participar en protestas pacíficas(Hijos) -1.00 -0.067 0.98
Participar en protestas pacíficas(Padres) -0.27 0.405 1.43
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[15:16])
Polychoric correlations
Peapbalc(H
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Hijos) 1.0
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Padres) 0.1
Peapbalc(P
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Hijos)
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Padres) 1.0
with tau of
1
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Hijos) -1.4
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Padres) -1.1
2
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Hijos) -0.63
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Padres) -0.59
3
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Hijos) 0.67
Participar en actividades para beneficiar a la comunidad(Padres) 0.72
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[17:18])
Polychoric correlations
Pepdh(H Pepdh(P
Participar en promover derechos humanos(Hijos) 1.00
Participar en promover derechos humanos(Padres) 0.11 1.00
with tau of
1 2 3
Participar en promover derechos humanos(Hijos) -1.4 -0.75 0.51
Participar en promover derechos humanos(Padres) -0.9 -0.29 0.95
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[19:20])
Polychoric correlations
Pelpdma(H Pelpdma(P
Participar en la protección del medio ambiente(Hijos) 1.00
Participar en la protección del medio ambiente(Padres) 0.12 1.00
with tau of
1 2 3
Participar en la protección del medio ambiente(Hijos) -1.5 -0.82 0.42
Participar en la protección del medio ambiente(Padres) -1.2 -0.71 0.57
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[21:22])
Polychoric correlations
Ta(H) Ta(P)
Trabajar arduamente(Hijos) 1.00
Trabajar arduamente(Padres) 0.11 1.00
with tau of
1 2 3
Trabajar arduamente(Hijos) -1.5 -0.63 0.76
Trabajar arduamente(Padres) -1.5 -0.95 0.30
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[23:24])
Polychoric correlations
Osll(H Osll(P
Obedecer siempre la ley(Hijos) 1.00
Obedecer siempre la ley(Padres) 0.19 1.00
with tau of
1 2 3
Obedecer siempre la ley(Hijos) -1.6 -1.0 0.28
Obedecer siempre la ley(Padres) -1.8 -1.3 0.05
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[25:26])
Polychoric correlations
Aebedsf(H
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Hijos) 1.00
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Padres) 0.13
Aebedsf(P
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Hijos)
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Padres) 1.00
with tau of
1 2 3
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Hijos) -1.7 -1.1 0.22
Asegurar el bienestar económico de sus familias(Padres) -2.0 -1.7 -0.50
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[27:28])
Polychoric correlations
Hepprn(H Hepprn(P
Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Hijos) 1.0
Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Padres) 0.1 1.0
with tau of
1 2 3
Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Hijos) -1.7 -1.1 0.19
Hacer esfuerzos por proteger recursos naturales(Padres) -1.9 -1.6 -0.30
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[29:30])
Polychoric correlations
Raloatspo(H
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Hijos) 1.00
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Padres) 0.15
Raloatspo(P
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Hijos)
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Padres) 1.00
with tau of
1 2
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Hijos) -1.7 -1.2
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Padres) -1.9 -1.6
3
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Hijos) 0.099
Respetar a los otros a tener sus propias opiniones(Padres) -0.268
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[31:32])
Polychoric correlations
Aaqepqu(H Aaqepqu(P
Apoyar a quienes están peor que uno(Hijos) 1.00
Apoyar a quienes están peor que uno(Padres) 0.11 1.00
with tau of
1 2 3
Apoyar a quienes están peor que uno(Hijos) -1.7 -1.2 0.17
Apoyar a quienes están peor que uno(Padres) -2.0 -1.6 -0.12
Call: polychoric(x = buen_ciudadano[33:34])
Polychoric correlations
Ieaapmd(H
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Hijos) 1.0
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Padres) 0.1
Ieaapmd(P
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Hijos)
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Padres) 1.0
with tau of
1 2
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Hijos) -1.6 -0.90
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Padres) -1.4 -0.61
3
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Hijos) 0.40
Involucrarse en ayudar a países menos desarrollados(Padres) 0.68
Percepción de Desigualdad
- Nivel de acuerdo
- Muy en desacuerdo
- En desacuerdo
- De acuerdo
- Muy de acuerdo
#Percepciones sobre Desigualdad
desigualdad <- bbdd %>% dplyr::select(alp38_1, pap25_1,
alp38_2, pap25_2,
alp38_3, pap25_3,
alp38_4, pap25_4,
alp38_5, pap25_5,
alp39_1, pap26_1,
alp39_2, pap26_2,
alp39_3, pap26_3,
alp39_4, pap26_4)
#Recodificamos missing
desigualdad[desigualdad == "1"] <- 1
desigualdad[desigualdad == "2"] <- 2
desigualdad[desigualdad == "3"] <- 3
desigualdad[desigualdad == "4"] <- 4
desigualdad[desigualdad == "99"] <- NA
desigualdad[desigualdad == "0"] <- NA
#Nombre variables
names(desigualdad)[1]<- "Hay igualdad de oportunidades(Hijos)"
names(desigualdad)[2]<- "Hay igualdad de oportunidades(Padres)"
names(desigualdad)[3]<- "Recompensadas por sus esfuerzos(Hijos)"
names(desigualdad)[4]<- "Recompensadas por sus esfuerzos(Padres)"
names(desigualdad)[5]<- "Obtienen lo que merecen(Hijos)"
names(desigualdad)[6]<- "Obtienen lo que merecen(Padres)"
names(desigualdad)[7]<- "Recompensadas por su inteligencia(Hijos)"
names(desigualdad)[8]<- "Recompensadas por su inteligencia(Padres)"
names(desigualdad)[9]<- "Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Hijos)"
names(desigualdad)[10]<- "Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Padres)"
names(desigualdad)[11]<- "Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Hijos)"
names(desigualdad)[12]<- "Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Padres)"
names(desigualdad)[13]<- "Es justo pagar por mejor educación(Hijos)"
names(desigualdad)[14]<- "Es justo pagar por mejor educación(Padres)"
names(desigualdad)[15]<- "Es justo mayores ingresos, mejor salud(Hijos)"
names(desigualdad)[16]<- "Es justo mayores ingresos, mejor salud(Padres)"
names(desigualdad)[17]<- "Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Hijos)"
names(desigualdad)[18]<- "Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Padres)"
#Descriptivos
Hmisc::describe(desigualdad)desigualdad
18 Variables 10213 Observations
---------------------------------------------------------------------------
Hay igualdad de oportunidades(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8118 2095 4 0.891 2.78 0.9628
Value 1 2 3 4
Frequency 736 2100 3496 1786
Proportion 0.091 0.259 0.431 0.220
---------------------------------------------------------------------------
Hay igualdad de oportunidades(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6155 4058 4 0.89 2.058 0.9621
Value 1 2 3 4
Frequency 1836 2589 1267 463
Proportion 0.298 0.421 0.206 0.075
---------------------------------------------------------------------------
Recompensadas por sus esfuerzos(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7985 2228 4 0.883 2.699 0.9273
Value 1 2 3 4
Frequency 723 2355 3510 1397
Proportion 0.091 0.295 0.440 0.175
---------------------------------------------------------------------------
Recompensadas por sus esfuerzos(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6110 4103 4 0.869 2.039 0.8682
Value 1 2 3 4
Frequency 1649 2844 1346 271
Proportion 0.270 0.465 0.220 0.044
---------------------------------------------------------------------------
Obtienen lo que merecen(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7830 2383 4 0.889 2.601 0.9366
Value 1 2 3 4
Frequency 828 2635 3198 1169
Proportion 0.106 0.337 0.408 0.149
---------------------------------------------------------------------------
Obtienen lo que merecen(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6081 4132 4 0.844 1.964 0.8066
Value 1 2 3 4
Frequency 1722 3057 1101 201
Proportion 0.283 0.503 0.181 0.033
---------------------------------------------------------------------------
Recompensadas por su inteligencia(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7785 2428 4 0.873 2.716 0.911
Value 1 2 3 4
Frequency 709 2118 3631 1327
Proportion 0.091 0.272 0.466 0.170
---------------------------------------------------------------------------
Recompensadas por su inteligencia(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6090 4123 4 0.883 2.096 0.8999
Value 1 2 3 4
Frequency 1574 2654 1568 294
Proportion 0.258 0.436 0.257 0.048
---------------------------------------------------------------------------
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7764 2449 4 0.859 2.93 0.8812
Value 1 2 3 4
Frequency 504 1496 3806 1958
Proportion 0.065 0.193 0.490 0.252
---------------------------------------------------------------------------
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6069 4144 4 0.86 3.122 1.088
Value 1 2 3 4
Frequency 776 679 1645 2969
Proportion 0.128 0.112 0.271 0.489
---------------------------------------------------------------------------
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8150 2063 4 0.917 2.179 1.072
Value 1 2 3 4
Frequency 2434 2662 2217 837
Proportion 0.299 0.327 0.272 0.103
---------------------------------------------------------------------------
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
5744 4469 4 0.844 1.758 0.9344
Value 1 2 3 4
Frequency 2888 1701 810 345
Proportion 0.503 0.296 0.141 0.060
---------------------------------------------------------------------------
Es justo pagar por mejor educación(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8084 2129 4 0.924 2.255 1.118
Value 1 2 3 4
Frequency 2328 2395 2331 1030
Proportion 0.288 0.296 0.288 0.127
---------------------------------------------------------------------------
Es justo pagar por mejor educación(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
5904 4309 4 0.82 1.686 0.8749
Value 1 2 3 4
Frequency 3147 1773 675 309
Proportion 0.533 0.300 0.114 0.052
---------------------------------------------------------------------------
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8051 2162 4 0.911 2.078 1.103
Value 1 2 3 4
Frequency 2966 2329 1914 842
Proportion 0.368 0.289 0.238 0.105
---------------------------------------------------------------------------
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
5904 4309 4 0.741 1.509 0.7054
Value 1 2 3 4
Frequency 3642 1706 367 189
Proportion 0.617 0.289 0.062 0.032
---------------------------------------------------------------------------
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
8038 2175 4 0.863 3.172 0.9584
Value 1 2 3 4
Frequency 643 940 2845 3610
Proportion 0.080 0.117 0.354 0.449
---------------------------------------------------------------------------
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
5839 4374 4 0.749 3.397 0.8619
Value 1 2 3 4
Frequency 479 331 1421 3608
Proportion 0.082 0.057 0.243 0.618
---------------------------------------------------------------------------
#Histogram
desigualdad %>% select(1:6) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") desigualdad %>% select(7:12) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") desigualdad %>% select(13:18) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") Call: polychoric(x = desigualdad[1:4])
Polychoric correlations
Hido(H Hido(P Rpse(H Rpse(P
Hay igualdad de oportunidades(Hijos) 1.00
Hay igualdad de oportunidades(Padres) 0.13 1.00
Recompensadas por sus esfuerzos(Hijos) 0.69 0.12 1.00
Recompensadas por sus esfuerzos(Padres) 0.11 0.68 0.12 1.00
with tau of
1 2 3
Hay igualdad de oportunidades(Hijos) -1.34 -0.39 0.77
Hay igualdad de oportunidades(Padres) -0.53 0.58 1.44
Recompensadas por sus esfuerzos(Hijos) -1.34 -0.29 0.93
Recompensadas por sus esfuerzos(Padres) -0.61 0.63 1.70
Call: polychoric(x = desigualdad[5:8])
Polychoric correlations
Olqm(H Olqm(P Rpsi(H Rpsi(P
Obtienen lo que merecen(Hijos) 1.00
Obtienen lo que merecen(Padres) 0.15 1.00
Recompensadas por su inteligencia(Hijos) 0.71 0.11 1.00
Recompensadas por su inteligencia(Padres) 0.12 0.75 0.12 1.00
with tau of
1 2 3
Obtienen lo que merecen(Hijos) -1.25 -0.15 1.04
Obtienen lo que merecen(Padres) -0.57 0.79 1.84
Recompensadas por su inteligencia(Hijos) -1.33 -0.35 0.95
Recompensadas por su inteligencia(Padres) -0.65 0.51 1.66
Call: polychoric(x = desigualdad[9:12])
Polychoric correlations
Ddisdg(H Ddisdg(P
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Hijos) 1.00
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Padres) 0.05 1.00
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Hijos) 0.14 -0.09
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Padres) -0.01 -0.02
Ejmi,mp(H Ejmi,mp(P
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Hijos)
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Padres)
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Hijos) 1.00
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Padres) 0.09 1.00
with tau of
1 2 3
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Hijos) -1.515 -0.65 0.668
Diferencias de ingreso son demasiado grandes(Padres) -1.137 -0.71 0.027
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Hijos) -0.528 0.32 1.266
Es justo mayores ingresos, mejores pensiones(Padres) 0.007 0.84 1.554
Call: polychoric(x = desigualdad[13:16])
Polychoric correlations
Ejppme(H Ejppme(P Ejmi,ms(H
Es justo pagar por mejor educación(Hijos) 1.00
Es justo pagar por mejor educación(Padres) 0.13 1.00
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Hijos) 0.80 0.11 1.00
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Padres) 0.13 0.82 0.13
Ejmi,ms(P
Es justo pagar por mejor educación(Hijos)
Es justo pagar por mejor educación(Padres)
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Hijos)
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Padres) 1.00
with tau of
1 2 3
Es justo pagar por mejor educación(Hijos) -0.559 0.21 1.1
Es justo pagar por mejor educación(Padres) 0.083 0.97 1.6
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Hijos) -0.336 0.41 1.3
Es justo mayores ingresos, mejor salud(Padres) 0.297 1.32 1.9
Call: polychoric(x = desigualdad[17:18])
Polychoric correlations
Gdrlddi(H
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Hijos) 1.00
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Padres) 0.09
Gdrlddi(P
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Hijos)
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Padres) 1.00
with tau of
1 2
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Hijos) -1.4 -0.85
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Padres) -1.4 -1.09
3
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Hijos) 0.13
Gobierno debería reducir las diferencias de ingreso(Padres) -0.30
Perpceciones sobre paz y violencia
- Nivel de acuerdo
- Muy en desacuerdo
- En desacuerdo
- De acuerdo
- Muy de acuerdo
#Percepciones sobre Desigualdad
paz<- bbdd %>% dplyr::select(alp40_1, pap28_1,
alp40_2, pap28_2,
alp40_3, pap28_3,
alp40_4, pap28_4)
#Recodificamos missing
paz[paz == "1"] <- 1
paz[paz == "2"] <- 2
paz[paz == "3"] <- 3
paz[paz == "4"] <- 4
paz[paz == "99"] <- NA
paz[paz == "0"] <- NA
#Nombre variables
names(paz)[1]<- "Paz a través del diálogo(Hijo)"
names(paz)[2]<- "Paz a través del diálogo(Padres)"
names(paz)[3]<- "Para la paz el fin justifica los medios(Hijo)"
names(paz)[4]<- "Para la paz el fin justifica los medios(Padres)"
names(paz)[5]<- "Ciudadanos castigan criminales(Hijos)"
names(paz)[6]<- "Ciudadanos castigan criminales(Padres)"
names(paz)[7]<- "Violencia para lograr metas(Hijos)"
names(paz)[8]<- "Violencia para lograr metas(Padres)"
#Descriptivos
Hmisc::describe(paz)paz
8 Variables 10213 Observations
---------------------------------------------------------------------------
Paz a través del diálogo(Hijo)
n missing distinct Info Mean Gmd
8089 2124 4 0.883 2.798 0.9824
Value 1 2 3 4
Frequency 905 1658 3692 1834
Proportion 0.112 0.205 0.456 0.227
---------------------------------------------------------------------------
Paz a través del diálogo(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6150 4063 4 0.843 3.159 0.8365
Value 1 2 3 4
Frequency 340 627 2899 2284
Proportion 0.055 0.102 0.471 0.371
---------------------------------------------------------------------------
Para la paz el fin justifica los medios(Hijo)
n missing distinct Info Mean Gmd
7901 2312 4 0.873 2.748 0.9438
Value 1 2 3 4
Frequency 839 1814 3747 1501
Proportion 0.106 0.230 0.474 0.190
---------------------------------------------------------------------------
Para la paz el fin justifica los medios(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6005 4208 4 0.901 2.155 0.9748
Value 1 2 3 4
Frequency 1576 2368 1618 443
Proportion 0.262 0.394 0.269 0.074
---------------------------------------------------------------------------
Ciudadanos castigan criminales(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7954 2259 4 0.897 2.775 1.007
Value 1 2 3 4
Frequency 892 1846 3374 1842
Proportion 0.112 0.232 0.424 0.232
---------------------------------------------------------------------------
Ciudadanos castigan criminales(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6143 4070 4 0.92 2.555 1.076
Value 1 2 3 4
Frequency 972 1973 2016 1182
Proportion 0.158 0.321 0.328 0.192
---------------------------------------------------------------------------
Violencia para lograr metas(Hijos)
n missing distinct Info Mean Gmd
7990 2223 4 0.91 2.072 1.12
Value 1 2 3 4
Frequency 3017 2305 1741 927
Proportion 0.378 0.288 0.218 0.116
---------------------------------------------------------------------------
Violencia para lograr metas(Padres)
n missing distinct Info Mean Gmd
6123 4090 4 0.796 1.588 0.7161
Value 1 2 3 4
Frequency 3245 2327 381 170
Proportion 0.530 0.380 0.062 0.028
---------------------------------------------------------------------------
#Histogram
paz %>% select(1:8) %>%
keep(is.numeric) %>%
gather() %>%
ggplot(aes(value)) +
facet_wrap(~ key, scales = "free", ncol=2) +
geom_histogram(binwidth=1,colour="white") Call: polychoric(x = paz[1:2])
Polychoric correlations
Patdd(H Patdd(P
Paz a través del diálogo(Hijo) 1.00
Paz a través del diálogo(Padres) 0.12 1.00
with tau of
1 2 3
Paz a través del diálogo(Hijo) -1.2 -0.48 0.75
Paz a través del diálogo(Padres) -1.6 -1.01 0.33
Call: polychoric(x = paz[3:4])
Polychoric correlations
Plpefjlm(H Plpefjlm(P
Para la paz el fin justifica los medios(Hijo) 1.0
Para la paz el fin justifica los medios(Padres) 0.1 1.0
with tau of
1 2 3
Para la paz el fin justifica los medios(Hijo) -1.25 -0.42 0.88
Para la paz el fin justifica los medios(Padres) -0.64 0.40 1.45
Call: polychoric(x = paz[5:6])
Polychoric correlations
Ccc(H Ccc(P
Ciudadanos castigan criminales(Hijos) 1.00
Ciudadanos castigan criminales(Padres) 0.16 1.00
with tau of
1 2 3
Ciudadanos castigan criminales(Hijos) -1.2 -0.401 0.73
Ciudadanos castigan criminales(Padres) -1.0 -0.052 0.87
Call: polychoric(x = paz[7:8])
Polychoric correlations
Vplm(H Vplm(P
Violencia para lograr metas(Hijos) 1.00
Violencia para lograr metas(Padres) 0.15 1.00
with tau of
1 2 3
Violencia para lograr metas(Hijos) -0.312 0.43 1.2
Violencia para lograr metas(Padres) 0.075 1.34 1.9